A data mining based target classification for tactical underwater sensor networks
Sualtı taktik duyarga ağlarında veri madenciliği tabanlı hedef sınıflandırması
- Tez No: 150529
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. VEDAT COŞKUN, DOÇ. DR. ERDAL ÇAYIRCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Deniz Harp Okulu Komutanlığı
- Enstitü: Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
ABSTRACT (TURKISH) SU ALTI TAKTIK DUYARGA AĞLARINDA VERİ MADENCİLİĞİ TABANLI HEDEF SINIFLANDIRMASI Anahtar Kelimeler : Su altı duyarga ağlan, Sınıflandırma veri madenciliği, Karar ağacı, Hedef sınıflandırma, Yakınlık duyargaları, Radyasyon(Işmım) duyargaları, Manyetik duyargalar, Akustik duyargalar. Mikroelektro-mekanik sistemler, kablosuz iletişim ve dijital elektronikteki gelişmeler çok sayıda küçük boyutta, ucuz maliyetli algılama, işlem ve iletişim kapasitelerine sahip duyargaların üretilmesine olanak sağlamıştır. Aynı zamanda düşük maliyet yüzlerce hatta binlerce duyargadan oluşan ağlara ve bu ağlarda verilerin güvenilirliğini, doğruluğunu ve kapsanan alanı artırmaya olanak sağlar. Herbir duyarganın çevreyi bağımsız olarak algılayabildiği, ancak birlikte işlem yaptıklarında işgal tespiti, hedef takibi, çevresel gözlem, uzaktan algılama gibi karmaşık bilgileri birleştirebilen ve yayabilen büyük miktardaki duyargalar bölgeye süratle yerleştirilebilir. Duyarga ağ uygulamalarının en önemlilerinden bir tanesi savaş alanında hedef smıflandırmasıdır.Ucuz, çoklu duyargalı akıllı aygıtlar hedef sistemlerinin izlenmesi ve kontrolü için olanak sağlarlar. Duyargalar değişik veri formlarım işleme ve elde etme kapasitesine sahiptir. Çoklu sinyal işleme ve birleştirme algoritmaları güvenilir ve etkili biçimde karar vermek için ağdaki nodlar arasındaki dağıtık veriyi birleştirir. Bu tezde su altı duyarga ağlarında veri madenciliği tabanlı sınıflandırma algortimasını önerdik. Açık, sığ ve çok sığ sularda denizaltı, küçük sualtı taşıma araçları, su altı mayınlan ve dalgıçlan tespit etme ve sınıflandırmada yalmzca ivbirkaç dolar maliyeti olan mikroduyargalar kullanılmıştır. Algoritma, yüzeydeki şamandıralara bağlı ve ayarlanabilir derinliklere indirilebilen duyargalardan oluşan taktik su altı duyarga ağlan için tasarlanmıştır. Dinamik olarak denizaltı, küçük sualtı taşıma aracı, mayın ve dalgıç tespitinde, sınıflandırma veri madenciliği tekniği olarak, karar ağacı algoritmaları kullanılmıştır. Sınıflandırma için yakın bir cismin varlık bilgisi, manyetik ve akustik veriler birlikte kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT (ENGLISH) A DATA MINING BASED TARGET CLASSIFICATION FOR TACTICAL UNDERWATER SENSOR NETWORKS Keywords : Underwater sensor networks, Classification mining, Decision tree, Target detection, Proximity microsensor, Radiation microsensor, Magnetic microsensor, Acoustic microsensor. Advances in MEMS, wireless communications, and digital electronics have made it possible to produce large amount of small-size, low-cost sensors which integrate sensing, processing, and communication capabilities together. Also, the low cost makes it possible to have a network of hundreds or thousands of these sensors, thereby enhancing the reliability and accuracy of data and the area coverage. Large amount of these sensors can be quickly deployed in the field, where each sensor independently senses the environment but collaboratively achieves complex information gathering and dissemination tasks like intrusion detection, target tracking, environmental monitoring, remote sensing, global surveillance, etc. Inexpensive, smart devices with multiple sensors provide opportunities for instrumenting, monitoring and controlling targeting systems. Sensor nodes have capability for acquiring and embedded processing of variety of data forms. Collaborative signal processing and fusion algorithms are needed to aggregate the distributed data from among the nodes in the network, including possibly multiple modalities of data within a sensor node, to make decisions in a reliable and efficient manner. One of the important sensor network applications is target classification in battlefields. VIIn this thesis we proposed a classification mining based detection algorithm for underwater sensor networks is introduced. Microsensors, which cost only a couple of dollars, are used to tackle the challenge of detecting and classifying submarines, SDV (small delivery vehicles), underwater mines and divers in open, shallow and very shallow water. The algorithm is designed for wireless tactical underwater sensor network architectures where sensors attached to a surface buoy can be lowered to an adjustable depth. Decision tree algorithms are used as a classification mining technique for dynamic diver, mine, submarine, small delivery vehicle detection. The sensed proximity, magnetic and acoustic data are used for collaborative classification. Vll
Benzer Tezler
- Development of decision support algorithms on RFID systems of stores
Mağaza RFID sistemlerde karar destek algoritmalarının geliştirilmesi
BORAN TAYLAN BALCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP ALP KUT
- Comparison of classification algorithms in pitch type prediction problem
Atış tipi tahminleme probleminde sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması
FATİH TÜRKMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BELGİN ERGENÇ BOSTANOĞLU
- Makine öğrenmesi algoritmalarının hibrit yaklaşımı ile ağ anomalisi tespiti
Network anomaly detection with a hybrid approach of machine learning algorthms
FEYZA ÖZGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİT ÖZTEKİN
- Türkçe metinlerde duygu analizi
Sentiment analysis in Turkish texts
CUMALİ TÜRKMENOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Detection of debit card fraud through random forest
ATM kartı hilelerinin rastgele orman yöntemi ile tespiti
KASIM AKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
BankacılıkDoğuş ÜniversitesiMühendislik ve Teknoloji Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KUMRU